Vertiv Holdings Co., destacado líder mundial en infraestructura digital crítica, ha unido fuerzas con Deloitte Center for Integrated Research para lanzar una innovadora guía diseñada para facilitar a las empresas la transición de proyectos piloto de inteligencia artificial (IA) a su implementación plena en entornos de producción. Esta iniciativa responde a la creciente necesidad de las organizaciones de identificar las ubicaciones óptimas para operar cargas de trabajo de IA y de garantizar que su infraestructura física pueda soportarlas adecuadamente.
Titulado «Guía de Vertiv para el diseño de infraestructura para la IA empresarial», este documento ha sido desarrollado en colaboración con STL Partners, una firma de investigación reconocida, y proporciona un marco estratégico que asiste a los líderes de negocio, TI e instalaciones en la toma de decisiones críticas sobre la infraestructura antes de avanzar con un plan concreto. Adoptando un enfoque centrado en las cargas de trabajo, la guía ayuda a las organizaciones a decidir no solo dónde implementar la IA, sino también cuál es la infraestructura necesaria para una correcta integración y operación.
La importancia de la preparación de la infraestructura es subrayada por diversos estudios, que sugieren que elementos como la disponibilidad de energía, refrigeración, conectividad y capacidad operativa son esenciales para el éxito de las instalaciones que soportan cargas de trabajo de IA. La guía descompone el proceso en cuatro pasos clave: definir los resultados empresariales y las cargas de trabajo de IA; evaluar la escala y funcionamiento de dichas cargas; determinar la mejor ubicación para su implementación; y finalmente, asociar las cargas de trabajo y su ubicación con un modelo de infraestructura física adecuado.
Giordano Albertazzi, CEO de Vertiv, destaca que el futuro de la IA empresarial dependerá no solo de los modelos computacionales, sino también de la capacidad de las empresas para proporcionar el soporte físico necesario. Este enfoque promueve decisiones más informadas respecto a la infraestructura, identificando limitaciones anticipadamente y estableciendo un camino sólido hacia el despliegue eficiente de soluciones basadas en IA.
Por su parte, Nicholas Merizzi, director de Deloitte Consulting LLP, pone de relieve la relevancia de considerar aspectos económicos y operativos al integrar cargas de trabajo de IA en producción. La incorporación de elementos como el valor empresarial, la gobernanza y la sostenibilidad operativa desde el inicio del proceso de planificación otorga a los responsables las herramientas clave para definir el entorno más adecuado para las operaciones de IA.
La guía clasifica las cargas de trabajo de IA en seis arquetipos distintos, optimizando así la identificación de necesidades similares en infraestructura. En función de esto, se pueden asociar con uno de los cuatro modelos de infraestructura física propuestos: clúster de IA en el extremo de la red, clúster de IA pequeño, clúster de IA grande y clúster de IA de alta densidad.
Cada uno de estos modelos ofrece una base sólida para tomar decisiones sobre energía, refrigeración, conectividad y resiliencia, conducente a una planificación más precisa y adaptada a las necesidades específicas de cada organización. Asimismo, la guía incide en la importancia de evaluar la preparación de las instalaciones desde el comienzo para evitar futuros inconvenientes.
El documento completo, denominado «Diseño de infraestructura para la IA empresarial», se presenta como una hoja de ruta exhaustiva que abarca los seis arquetipos de carga de trabajo, los cuatro modelos de infraestructura física y una estratégica planificación de cuatro fases para la evolución de la infraestructura de IA corporativa. Aquellos interesados pueden consultar la guía en el portal oficial de Vertiv.
